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申请/专利权人：浙江大学
申请日：2021-09-30
公开（公告）日：2024-06-28
公开（公告）号：CN113888507B
主分类号：G06T7/00
分类号：G06T7/00;G06T7/136;G06T7/62;G01N21/3563;G01N21/359;G01N21/84
优先权：
专利状态码：有效-授权
法律状态：2024.06.28#授权;2022.01.21#实质审查的生效;2022.01.04#公开
摘要：本发明公开了一种抗白叶枯病水稻光谱指标筛选方法及系统，涉及抗白叶枯病水稻检测领域，该方法包括：采用阈值分割算法对测试样本光谱数据进行处理，得到每张光谱图像的平均光谱信息以及每张光谱图像对应的病斑比例；利用每张光谱图像的平均光谱信息以及对应的病斑比例，训练基于自注意力机制的深度学习算法模型，构建评估病斑面积回归模型；基于评估病斑面积回归模型，确定最佳波段组合以及最佳波段组合中每个波段对应的权重数值，进而确定光谱指标；利用光谱指标鉴别不同染病时间不同基因型的水稻之间的差异，筛选抗白叶枯病水稻品种，解决了建立不同基因型水稻叶片光谱特征冗余的问题，实现快速有效鉴别抗白叶枯病水稻的目的。
主权项：1.一种抗白叶枯病水稻光谱指标筛选方法，其特征在于，包括：获取测试样本的光谱数据；所述测试样本为不同染病时间不同基因型的水稻叶片；所述光谱数据包括多张光谱图像；采用阈值分割算法对所述光谱数据进行处理，得到每张所述光谱图像的平均光谱信息以及每张所述光谱图像对应的病斑比例；利用每张所述光谱图像的平均光谱信息以及每张所述光谱图像对应的病斑比例，训练基于自注意力机制的深度学习算法模型，以构建评估病斑面积回归模型；基于所述评估病斑面积回归模型，确定最佳波段组合以及所述最佳波段组合中每个波段对应的权重数值；基于所述最佳波段组合以及所述最佳波段组合中每个波段对应的权重数值，确定光谱指标。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江大学 一种抗白叶枯病水稻光谱指标筛选方法及系统
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